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随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。车牌自动识别技术作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。

　　随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。车牌自动识别技术作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。

　　车牌识别工作原理

　　车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。

　　车辆检测部分通常采用地感线圈或雷达，某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称之为视频车辆检测。

　　由于道路上24小时都通车，车牌识别系统需要全天时、全天候工作，为保障夜间识别准确率，还会配备LED频闪灯或闪光灯来补光。

　　车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

　　图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

　　预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

　　车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

　　字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，准确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

　　字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。